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Ferramentas diálogo multi-turno para todas as ocasiões

Obtenha soluções diálogo multi-turno flexíveis que atendem a diversas demandas com eficiência.

diálogo multi-turno

  • Agent Starter Pack

    Um framework de código aberto no Google Cloud que oferece modelos e exemplos para construir agentes de IA conversacionais com memória, planejamento e integrações API.
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    O que é Agent Starter Pack?
    Agent Starter Pack é um kit de ferramentas para desenvolvedores que monta agentes inteligentes e interativos no Google Cloud. Oferece modelos em Node.js e Python para gerenciar fluxos de conversa, manter memória de longo prazo e realizar invocações de ferramentas e APIs. Construído sobre Vertex AI e Cloud Functions ou Cloud Run, suporta planejamento em múltiplas etapas, roteamento dinâmico, observabilidade e registro. Os desenvolvedores podem ampliar conectores para serviços personalizados, construir assistentes específicos de domínio e implantar agentes escaláveis em minutos.
    Recursos Principais do Agent Starter Pack
    • Estruturação de conversas com diálogos múltiplos
    • Gerenciamento de memória de longo prazo
    • Raciocínio e planejamento em múltiplas etapas
    • Conectores para invocação de APIs e ferramentas
    • Integração com Vertex AI LLMs
    • Implantação em Cloud Functions ou Cloud Run
    • Observabilidade via Cloud Logging e Cloud Monitoring
    Prós e Contras do Agent Starter Pack

    Contras

    Não há informações explícitas de preços disponíveis na página.
    Possível complexidade na personalização de templates para usuários sem conhecimento avançado.
    A documentação pode exigir familiaridade prévia com Google Cloud e conceitos de agentes de IA.

    Prós

    Templates pré-construídos permitem desenvolvimento rápido de agentes de IA.
    Integração com Vertex AI permite experimentação e avaliação eficazes.
    Infraestrutura pronta para produção suporta implantação confiável com monitoramento e CI/CD.
    Altamente personalizável e extensível para diversos casos de uso.
    Código aberto sob licença Apache 2.0, facilitando contribuição da comunidade e transparência.

  • MCP-Ollama-Client

    Um cliente CLI para interagir com modelos LLM do Ollama localmente, permitindo chat de múltiplas rodadas, saída em streaming e gerenciamento de prompts.
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    O que é MCP-Ollama-Client?
    MCP-Ollama-Client fornece uma interface unificada para comunicar-se com os modelos de linguagem do Ollama que rodam localmente. Suporta diálogos de múltiplas vias com rastreamento automático de histórico, streaming ao vivo de tokens de conclusão e templates de prompts dinâmicos. Desenvolvedores podem escolher entre modelos instalados, personalizar hiperparâmetros como temperatura e máximo de tokens, e monitorar métricas de uso diretamente no terminal. O cliente expõe uma API wrapper simples ao estilo REST para integração em scripts de automação ou aplicações locais. Com relatórios de erro integrados e gerenciamento de configurações, facilita o desenvolvimento e teste de fluxos de trabalho movidos por LLM sem depender de APIs externas.

  • DemoGPT

    Uma demonstração minimalista de um agente AI baseado em Python, exibindo modelos de conversa GPT com memória e integração de ferramentas.
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    O que é DemoGPT?
    DemoGPT é um projeto Python de código aberto projetado para demonstrar os conceitos essenciais de agentes AI usando os modelos GPT da OpenAI. Implementa uma interface conversacional com memória persistente salva em arquivos JSON, permitindo interações conscientes do contexto entre sessões. O framework suporta execução dinâmica de ferramentas, como busca na web, cálculos e extensões personalizadas, por meio de uma arquitetura estilo plugin. Basta configurar sua chave API da OpenAI e instalar as dependências para que os usuários possam executar o DemoGPT localmente, criar protótipos de chatbots, explorar fluxos de diálogo de múltiplas rodadas e testar fluxos de trabalho dirigidos por agentes. Essa demonstração abrangente oferece uma base prática para desenvolvedores e pesquisadores criarem, personalizarem e experimentarem com agentes alimentados por GPT em cenários do mundo real.
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